美国西雅图房产数据集
数据来源： 互联网公开数据
标签： 房产价格预测, 数据清洗, 监督学习, 线性回归, 多重共线性, 时间序列, 美国西雅图, 数据分析, 机器学习
数据概述：
本数据集包含美国西雅图地区的房产交易记录，共计21613条数据，涵盖21个字段。数据内容包括房产的地理位置、建筑属性、交易价格、房屋特征等重要信息，为研究房产市场提供了详细的数据基础。数据集经过初步处理，可用于构建房产价格预测模型，是机器学习和数据科学领域的经典数据集之一。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 房产价格预测：研究人员和数据科学家可基于此数据集构建预测模型，分析影响房产价格的关键因素，为房产市场分析和投资决策提供支持。
2. 数据清洗与预处理教学：数据集包含缺失值、异常值和冗余字段，是学习数据清洗和特征工程的理想案例。
3. 监督学习算法验证：可通过该数据集验证线性回归、随机森林、梯度提升等算法在回归任务中的表现。
4. 房产市场分析：政策制定者和行业研究者可利用数据集分析西雅图地区的房产市场趋势、供需关系以及影响房价的关键因素。
5. 教育与培训：数据集适合作为教学材料，帮助初学者理解数据科学流程，包括数据加载、清洗、探索性分析和模型构建等环节。
此数据集为研究者、从业者和学习者提供了丰富的数据资源，具有重要的应用价值和研究意义。
